Picha za skrini za Twitter / Unsplash, mwandishi zinazotolewa

Twitter mwishoni mwa wiki "ilitambulishwa" kama video ya kudanganywa inayoonyesha mgombea wa urais wa Kidemokrasia wa Merika Joe Biden akidhani anasahau hali ambayo yuko wakati akihutubia umati.

Salamu ya "hello Minnesota" ya Biden ikilinganishwa na alama maarufu iliyosomeka "Tampa, Florida" na "Nakala FL hadi 30330".

Angalia ukweli wa Associated Press alithibitisha ishara ziliongezwa kwa dijiti na picha ya asili ilikuwa kweli kutoka kwa mkutano wa Minnesota. Lakini wakati video ya kupotosha iliondolewa tayari ilikuwa na maoni zaidi ya milioni moja, Guardian taarifa.

Ikiwa unatumia media ya kijamii, kuna uwezekano wa kuona (na kusambaza) zingine zaidi ya bilioni 3.2 picha na 720,000 masaa au video inashirikiwa kila siku. Tunapokabiliwa na utashi kama huo wa maudhui, tunawezaje kujua ni nini halisi na sio nini?

Wakati sehemu moja ya suluhisho ni kuongezeka kwa utumiaji wa zana za uthibitishaji wa yaliyomo, ni muhimu pia sisi sote kuongeza usomi wetu wa media ya dijiti. Mwishowe, moja wapo ya safu bora za ulinzi - na ile pekee unayoweza kudhibiti - ni wewe.

Kuona haipaswi kuamini kila wakati

Taarifa potofu (wakati unashiriki kwa bahati mbaya yaliyomo kwenye uwongo) na habari mbaya (wakati unashiriki kwa makusudi) kwa njia yoyote kumalizia imani kwa taasisi za kiraia kama mashirika ya habari, miungano na harakati za kijamii. Walakini, picha na video bandia mara nyingi ndizo zenye nguvu zaidi.

Kwa wale walio na nia ya kisiasa, kuunda, kushiriki na / au kuhariri picha za uwongo zinaweza kuvuruga, kuchanganya na kudanganya watazamaji kupanda ugomvi na kutokuwa na uhakika (haswa katika mazingira yaliyowekwa tayari). Mabango na majukwaa pia yanaweza kupata pesa kutokana na ushiriki wa yaliyomo bandia, ya kusisimua.

Tu 11-25% ya waandishi wa habari ulimwenguni hutumia zana za uhakiki wa yaliyomo kwenye media ya kijamii, kulingana na Kituo cha Kimataifa cha Waandishi wa Habari.

Je! Unaweza kuona picha iliyochorwa?

Fikiria picha hii ya Martin Luther King Jr.

hii picha iliyobadilishwa hucheza sehemu ya nyuma juu ya kidole cha King Jr, kwa hivyo inaonekana kama anaondoa kamera. Imeshirikiwa kama ya kweli kwenye Twitter, Reddit na tovuti nyeupe supremacist.

Ndani ya awali Picha ya 1964, King aliangaza ishara ya "V kwa ushindi" baada ya kujua Seneti ya Merika ilipitisha muswada wa haki za raia.

Zaidi ya kuongeza au kuondoa vitu, kuna aina nzima ya picha ghiliba ambayo picha zimeunganishwa pamoja.

Mapema mwaka huu, a picha ya mtu mwenye silaha alipigwa picha na Fox News, ambayo ilifunikwa kwa mtu huyo kwenye hafla zingine bila kufunua mabadiliko, Seattle Times taarifa.

Vivyo hivyo, picha hapa chini ilishirikiwa mara maelfu kwenye media ya kijamii mnamo Januari, wakati wa moto wa msitu wa Australia wa msimu wa joto. Ukaguzi wa ukweli wa AFP alithibitisha sio halisi na ni mchanganyiko wa kadhaa tofauti photos.

Yaliyomo kikamilifu na sehemu ya sintetiki

Mtandaoni, utapata pia kisasafika”Video zinazoonyesha watu (kawaida maarufu) wakisema au kufanya mambo ambayo hawajawahi kufanya. Matoleo ya hali ya chini yanaweza kuundwa kwa kutumia programu kama Zao na Ufunuo.

{vembed Y = yaq4sWFvnAY}
Timu kutoka Taasisi ya Teknolojia ya Massachusetts iliunda video hii bandia ikimuonyesha Rais wa Merika Richard Nixon akisoma mistari kutoka kwa hotuba iliyotengenezwa ikiwa kutua kwa mwezi wa 1969 kutashindwa. (Youtube)

Au, ikiwa hutaki kutumia picha yako kwa picha ya wasifu, unaweza kuweka moja kwa moja kwa kadhaa Nje kutoa mamia ya maelfu ya picha za watu zinazozalishwa na AI.

Watu hawa hawapo, ni picha tu zilizotengenezwa na akili ya bandia. Picha zilizotengenezwa, CC BY

Kuhariri maadili ya pikseli na mmea rahisi (sio hivyo)

Mazao yanaweza kubadilisha sana muktadha wa picha, pia.

Tuliona hii mnamo 2017, wakati mfanyakazi wa serikali ya Merika alibadilisha picha rasmi za kuapishwa kwa Donald Trump ili kufanya umati uonekane mkubwa, kulingana na Guardian. Mfanyikazi alipunguza nafasi tupu "ambapo umati uliishia" kwa seti ya picha za Trump.

Maoni ya umati wa watu kwenye uzinduzi wa Rais wa zamani wa Merika Barack Obama mnamo 2009 (kushoto) na Rais Donald Trump mnamo 2017 (kulia). AP

Lakini vipi kuhusu mabadiliko ambayo hubadilisha tu maadili ya pikseli kama rangi, kueneza au kulinganisha?

Mfano mmoja wa kihistoria unaonyesha matokeo ya hii. Mnamo 1994, jarida la Time's kufunika ya OJ Simpson "giza" kwa kiasi kikubwa katika yake mugshot wa polisi. Hii iliongeza mafuta kwa kesi ambayo tayari ilikumbwa na mvutano wa rangi, ambayo gazeti hilo alijibu:

Hakuna maana ya rangi iliyokusudiwa, na Wakati au msanii.

Zana za kutengeneza uwongo wa dijiti

Kwa wale wetu ambao hawataki kudanganywa na upotoshaji wa macho / disinformation, kuna zana zinazopatikana - ingawa kila moja inakuja na mapungufu yake (kitu tunachojadili katika hivi karibuni karatasi).

Invisible utaftaji wa dijiti imependekezwa kama suluhisho. Walakini, haijaenea na inahitaji ununuzi kutoka kwa wachapishaji wa bidhaa na wasambazaji.

Rejesha utafutaji wa picha (kama vile Google) mara nyingi ni bure na inaweza kusaidia kutambulisha nakala za mapema zaidi, ambazo zinaweza kuwa sahihi zaidi mtandaoni. Hiyo ilisema, sio ujinga kwa sababu:

• inategemea nakala ambazo hazijabadilishwa za media tayari ziko mkondoni
• haitafuti faili ya nzima mtandao
• hairuhusu kuchuja kila wakati kwa wakati wa kuchapisha. Huduma zingine za kutafuta picha kama vile TinEye inasaidia kazi hii, lakini Google haina.
• inarudisha tu mechi halisi au mechi za karibu, kwa hivyo sio kamili. Kwa mfano, kuhariri picha na kisha kugeuza mwelekeo wake kunaweza kudanganya Google kufikiria ni tofauti kabisa.

Zana za kuaminika zaidi ni za kisasa

Wakati huo huo, mbinu za utambuzi wa mwongozo wa uchunguzi wa macho / upotoshaji wa macho huangazia zaidi juu ya mabadiliko yanayoonekana kwa macho, au kutegemea kukagua huduma ambazo hazijumuishwa kwenye kila picha (kama vile vivuli). Wao pia ni wa kutumia muda, wa gharama kubwa na wanahitaji utaalam maalum.

Bado, unaweza kupata kazi katika uwanja huu kwa kutembelea tovuti kama vile Snopes.com - ambayo ina hazina inayoongezeka ya "uchapaji picha".

Maono ya kompyuta na ujifunzaji wa mashine pia hutoa uwezo wa kugundua wa hali ya juu kwa picha na video. Lakini wao pia wanahitaji utaalam wa kiufundi kufanya kazi na kuelewa.

Kwa kuongezea, kuziboresha kunajumuisha kutumia idadi kubwa ya "data ya mafunzo", lakini hazina za picha zinazotumiwa kwa hii kawaida hazina picha za ulimwengu halisi zinazoonekana kwenye habari.

Ikiwa unatumia zana ya uthibitisho wa picha kama vile mradi wa REVEAL's msaidizi wa uthibitishaji wa picha, unaweza kuhitaji mtaalam kusaidia kutafsiri matokeo.

Habari njema, hata hivyo, ni kwamba kabla ya kugeukia zana yoyote hapo juu, kuna maswali rahisi ambayo unaweza kujiuliza ili kubaini ikiwa picha au video kwenye media ya kijamii ni bandia. Fikiria:

• ilitengenezwa mwanzoni kwa media ya kijamii?
• ilisambazwa kwa kiasi gani na kwa muda gani?
• ilipata majibu gani?
• watazamaji walikuwa nani?

Mara nyingi, hitimisho la kimantiki linalopatikana kutoka kwa majibu litatosha kupalilia vielelezo vya ukweli. Unaweza kupata orodha kamili ya maswali, iliyowekwa pamoja na wataalam wa Chuo Kikuu cha Metropolitan, hapa.

kuhusu Waandishi

TJ Thomson, Mhadhiri Mwandamizi wa Mawasiliano ya Visual na Media, Chuo Kikuu cha Teknolojia ya Queensland; Daniel Angus, Profesa Mshirika katika Mawasiliano ya dijiti, Chuo Kikuu cha Teknolojia ya Queensland, na Paula Dootson, Mhadhiri Mwandamizi, Chuo Kikuu cha Teknolojia ya Queensland

Makala hii imechapishwa tena kutoka Mazungumzo chini ya leseni ya Creative Commons. Soma awali ya makala.